Multi-Criteria Search Algorithm An Efficient Approximate K-NN Algorithm For Image Retrieval
题目：多标准搜索算法：一种有效的图像检索的近似k-NN算法
方法：
主要借鉴top-k multi-criteria的方法，将多个局部特征映射到一个固定维数的特征，每张图片用一个固定维数的特征表示。
将特征的每一位看做一个标准，这样存储的时候就需要每一维的排序结果，对每一维的位置查找可以通过二分实现。
对于每一维找到位置后，在上下两个特征中选择距离小的作为候选特征。
实验：
BM基准算法，主题只用线性扫描。
MSA+TA 使用TA方法，MSA*只用一维。
文中说比基准方法快了几倍，实际从图中没看出来，大概是比TA快了几倍？
问题：
Abstract末尾的several times faster than BM的问题。
Fig.3 中间的图两个△标反了。
数据的图不清晰……